Инженер ВТБ и Сбера собрал ML-систему для ранжирования финансовых рисков

Максим Коцюба, старший инженер по данным из ВТБ и Сбера, разработал ML/MLOps-пайплайн для анализа подозрительных транзакций в выпускной работе магистратуры НИУ ВШЭ и Нетологии. Система не только классифицирует операции, но и ранжирует их по степени риска — это решает проблему аналитиков, которые вручную разбирают срабатывания финмониторинга, где большинство оказываются ложными.

Пайплайн построен как сквозная система с компонентами машинного обучения и MLOps. Разработка показывает, что одной классификации недостаточно для эффективной работы с растущим объёмом финансовых операций.